正文|郭偉
年終將至，回顧、回顧、展望，保險業的“成績單”即將明朗。 ChatGPT誕生了整整一年，保險公司和中介機構競相入局，百款大戰轟轟烈烈，被視為保險業轉型的一次突破，拉開了保險業又一次深刻變革的序幕。
在任何乙個技術拐點上，總會誕生一股新的力量，在大模型的研究、測試和應用領域，萬帆相向。其中，作為網際網絡跨越國界的保險科技平台，元寶AI基因明顯，始終將資源集中在人工智慧在保險行業的應用上，以至於在保險業推出後，保費規模迅速躋身網際網絡保險行業第一梯隊，並先後登上畢馬威、胡潤等全球知名榜單。
今年10月，元寶發布首份保險行業人工智慧大模型“應用評估報告”，從第三方視角系統評估了10個主流大模型的應用能力和效能。 12月，元寶憑藉行業大模型在保險領域的應用，成為保險行業唯一入選“2024年北京人工智慧產業大模型創新應用”的企業案例。
站在大模型一週年和2024年新年之際，元寶AI團隊的工程師們分享了他們的一些想法：當一場全行業的大模型大賽悄然到來時，保險業的競爭格局將發生哪些巨大變化？大尺度模型生態形成的障礙有哪些？下一站，行業機遇再度到來
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保險業是大典範
最佳應用領域之一
長期以來，中國保險業一直在“摸索”。 業內共識是，使用最優秀人才的“眾籌戰術”換取市場份額的廣泛打法已經到了必須改變的時候。 要知道，在巔峰時期，行業有近1000萬人，但服務的保險使用者只有3億，在服務效率和業務增長上還有很大的提公升空間產品和服務的嚴重同質化，導致行業發展進入瓶頸。
情報被視為打破保險業局面的關鍵。 “公司內部有乙個共識，保險業作為人力密集型和資料密集型行業，是人工智慧模型的最佳應用領域之一。 ”元寶CTO王波提到，從巨集觀角度來看，AI模式將在行業層面和使用者層面給保險行業帶來深刻變革，為行業突破瓶頸找到出路。
首先，AI模型的應用將推動保險更具包容性和大眾性。 元寶AI團隊認為，與傳統人工智慧相比，AI大模型在保險行業的應用將更加廣泛和深入，通過對海量資料的深度學習和分析，可以實現更複雜、更精細的風險評估和定價參考，從而幫助保險公司更好地應對風險。 提高保險產品的價效比，拓寬可保風險範圍。
日前，《關於推動普惠金融高質量發展的實施意見》發布，其中首次提出“完善高質量普惠保險體系”。 王波認為，“未來AI模型在保險領域的應用，將加速普惠保險體系的完善。 ”
從行業角度來看，大模式的最終目標是不斷提高效率，打破現有的運營模式，為行業發展帶來無限的新可能。 王波說，“一開始，大模型只是為了給第一批人提供參考，提高人的效率，讓服務人數翻倍。 很快，以大模型為中心的機械人，服務能力將不遜色於人工，而且效率遠超人工，機械人可以同時服務數千人，因此“人工+大模型服務”的模式，可以使接受服務的保險使用者數量翻倍， 甚至更多。”
大模型對行業效率的提公升，不僅讓工作更快，更給整個過程的各個環節帶來質的變化。 王波解釋道，“乙個小創意，乙個小優化創新，可以改變整個保險行業。 這是我們無法想象的。 “例如，通過大型模型學習和分析大量資料的能力未來，保險產品或許還能實現“積木式”的構建選項，真正實現保險公司產品端的“靈活打補丁”。 當然，這些創新是建立在資料安全和使用者私隱的基礎上的。 元寶自成立以來，就高度重視資料安全，建立了嚴格的管控體系，確保全程不會出現資料安全隱患。
另外更深層次的影響是，通用模式的逐步實施將顛覆公眾對保險的認知。 保險將更簡單、更個性化、更智慧型，公眾對保險難以理解、難以投資、難以支付的刻板印象將得到改變。 王波認為，未來，“大模型不僅將幫助中國保險業進入全面智慧型化時代，還將大大提高公眾對保險的接受度，提高保險的普及度，從而為中國保險業迎來新的飛躍。 ”
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客服成為大模型最好的“訓練場”
可能性是無窮無盡的
回首這一年，保險業大模式的轉型已經開始。 美國保險科技巨頭 Lemonade 開發了數十款基於 AIGC 的應用程式原型，讓客戶無需撥打**，通過與機械人的通訊即可完成保單申請、支付等流程。 好事達保險公司開發了一款生成式人工智慧應用程式 MyStory，它允許客戶線上向 MyStory 描述事故，並將過去的摘要檔案提交給各方，無需反覆告訴不同部門的人關於事故的資訊。
大模型在美國的落地，給了我們希望和方向。 然而，國內保險業在行業成熟度和市場特點上與國外存在差異，我國保險業大規模模式的實施仍需要更多的運營創新。
在國內，已經找到了大模型應用的捷徑，以元寶為例，選擇了“客戶服務”作為大模型的最佳應用場景。 “大模型最搶眼的應用是chatgpt對話場景，因此具備處理自然語言、生成對話的能力，非常適合客服場景。 它可以提供比傳統客戶服務更精細、更智慧型、更個性化的服務。 王波說。
早在2024年成立之初，元寶就已經開始研究大模型，從谷歌的BERT到OpenAI的GPT，從清華的百億引數大模型GLM到斯坦福的70億規模的“羊駝”模型。 目前，基於開源模式，結合長期積累的優質行業資料，元寶持續優化。
作為網際網絡保險行業最早研發自有客服機械人的團隊之一，早在今年年初，元寶客服機械人在理解和識別語音和文字意圖方面的準確率就已經達到了93%。可識別30多種方言，積累保險領域共計4000多個常見問題客戶機械人全天 24 小時待命使用者對客服機械人的滿意度甚至超過了市場上人類客服的50%左右。
隨著通用模型的應用，其能力和魅力直接讓傳統的機械人客戶服務黯然失色。 據元寶AI團隊介紹，大模型加持的機械人具有更強的理解力、表達力和專業性，能夠更好地理解和生成自然語言，給出符合使用者需求的答案，還可以用更通俗易懂的語言解釋複雜的專業問題。
給人一種直觀的感覺，他們就像乙個資深的保險專家，非常了解我，能用白話解釋專業問題。 王波點評，並特別強調，基於大模型的客服機械人在專業問答、產品規劃、醫學知識解答、政策管理等方面都有很好的應用。
例如，當客戶問：“我骨折了，需要住院治療，我可以承保哪些保單？“過去，大多數機械人只能把使用者所有保單的環節都扔過來，讓使用者點選檢視和篩選，機械人客服結合大模型，可以根據使用者的保險情況快速指出哪些具體保單可以理賠，在專業性上已經有了長足的進步， 敬業與奉獻。
接下來，客服機械人面臨的挑戰主要在於老年人的語音識別、方言識別和回聲場景中的語音識別，這也是元寶AI團隊未來發展的方向。
機械人可以幫助人們，使服務更有效率;而大模型更進一步，還可以培訓人員。 根據元寶的實踐，大模型在客服培訓場景中的應用已經相當有效例如，客服團隊的智慧型陪練系統，解決了訓練成本高、訓練效果監測難、訓練實戰率低等問題。 此外，大模型還用於輔助元寶公司內部的辦公室，實現了效率提公升。
談及今年大模型應用價值的體現，王波用手畫了一條連續向上的拋物線，“GPT的誕生確實令人興奮，但之後，我們大家都恢復了平靜——每天專心學習，不斷進步，這樣我們才能慢慢看到不同， 看見效果，看方向。 ”
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如何突破大模型落地的兩大障礙？
未來，在保險業模式的深度和應用廣度的延伸上，需要突破哪些阻力？在元寶AI團隊看來，有兩個突破點是最關鍵的。
首先，我們需要解決資料問題。 在眾多探索大模型應用的領域中，保險行業是乙個需要突破重重障礙的領域，行業資料基礎薄弱，資料標準不統一，資料孤島問題突出，資料水平低，缺乏能夠真正馴化大模型、具有一定質量的大資料。 這也意味著，僅僅依靠大模型本身來推動行業效率變革是不現實的。 要想讓大模型在保險領域行之有效，就必須有創新的玩法。
其次，要深度融合大模型和保險的垂直領域。 大模型在工業領域的應用絕不是簡單的技術難題，關鍵是要打造“模型-行業理解-場景應用”的完整體系。 這需要業務和技術思維的雙重驅動，這不僅需要理解技術並認識到技術的價值，還需要有良好的業務思維，知道如何圍繞業務發展技術，形成協同效應和協同效應。
針對以上兩個關鍵點造成的瓶頸，元寶的策略是在短時間內將大模型和傳統模型協同工作，從3000個模型中形成一套智慧型系統。 在大模型介入之前，中臺人員會手動識別使用者問題。 目前，元寶已實現採用大模型作為中控，從而呼叫傳統模型，使使用者的真實需求得到更快速、高效、更準確的識別。 在這樣的訓練過程中，元寶AI團隊還會加入反事實資料進行測試，提高AI的學習本質，提公升大模型的能力。 而這種玩法也在一定程度上解決了資料層面帶來的困境。
在即將到來的2024年，行業必然會圍繞大車型出現新的布局和戰略重點。 元寶主要有三個方向：
一是持續推進保險行業主流大模型應用評估報告。 目前，業界確實需要對大模型在應用層面的效果有更客觀、更清晰的認識，從而疏通資訊鴻溝，做出決策。
二是深入挖掘保險行業更多應用場景，加大應用深度。
第三，長期以來，元寶一直在開源大模型的基礎上不斷優化和整合，接下來還會推出更多新模型，不斷嘗試擴充套件應用的廣度。
據王波介紹，隨著開源大模型的優化效果越來越好，專業垂直大模型的建設已經在元寶的規劃中。 據悉，該垂直大模型是針對保險領域特定任務和資料訓練的模型，更廣泛地適用於整個保險行業。 “如果成功，將為行業提供優質的解決方案，為行業大模型生態的建設做點什麼。 ”
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大模型將重構行業格局
中小企業有望彎道超車
歷史上每一次突破性的技術革命，最終都表現為科技解放人、人被人換人、淘汰不再適用的能力、新的能力和工作型別的出現——AI模式也將經歷與保險業相同的過程。 大模式對保險業的巨大衝擊，不僅體現在縱向產業鏈的效率提公升和改革上，也體現在行業競爭格局的橫向重構上。
在可預見的保險綜合智慧型時代，過去傳統人力模式所積累的競爭優勢將不再適用，乙個模式可能就能取代100或1000人。 誰能用更少的人做更多的事情，誰就贏了。 在這一點上，王波和元寶AI團隊認為——大模式讓保險業重回原點，中小企業因為組織架構更加靈活，甚至可以彎道超車。
OpenAI之前只是一家只有幾十人的小公司，也做了ChatGPT和許多強大的產品。 因此，只要找到著陸方向，小公司彎道超車的機會非常大。 在王波看來，“一般的大模型可能是馬太效應，但大模型在垂直領域的應用比應用、資料和人才更具創新性。 誰先做並不重要，誰做得快也沒關係。 歸根結底，誰能將AI切入應用場景，為使用者解決問題，才是最重要的。 ”
在未來大模型的競爭中，勝出企業需要具備哪些特質？王波列舉了4個方面：
首先，在經營理念上，既要有商業思維，又要有技術思維，讓技術圍繞業務展開
其次，在人才戰略方面，需要能夠與AI對話、向AI提問的人成為AI指揮者，而不是執行者
第三，在資料儲備方面，確保資料多樣化、覆蓋場景豐富，只有擁有高質量、多樣化的資料，AI才有發揮空間
四是堅持長期戰略布局。
“我們既不應該高估技術的短期影響，也不應該低估它的長期價值。 ”王波認為，“任何所謂的'顛覆性'技術的'顛覆性'，都取決於應用後對現實世界的改變，而這種改變需要時間和耐心。 ”
王波還強調，從今年的效果來看，AI模型向行業和社會的轉變速度會更快，但仍需要時間。 2024年，大型AI模型商業化加速，2024年或將進入規模化應用期。
技術的量變最終會形成質變。 王波指出，大模型有望大大提高公眾對保險的接受度和保險普及度，從而開闢更廣闊的市場空間，助力中國保險業迎來新的飛躍。 “現在仍然是黎明前夕，我們需要以長遠的心態看待人工智慧的力量和未來。 ”
附言
今年10月召開的第一次金融工作會議指出，高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務，金融要為經濟社會發展提供優質服務，做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、 和數字金融。
隨著金融業的頂層部署，乙個充滿希望的新時代也開啟了。 對於保險行業而言，保險技術的探索成為近年來高質量轉型的重點方向。 如今，隨著政策牽引力的加快，可以預見，保險業對科技金融的進一步期待，將在很大程度上被代表當下最高生產力的大模型所詮釋。
而這種期待，正通過當下行業中乙個又乙個“元寶”的實踐，逐漸成為現實。 這種對技術創新和行業突破的思考和探索，對技術和市場的專注，既應該是元寶的堅持，更是行業的底色，也將是對網際網絡精神和保險價值最有力的詮釋。